論文の概要: Patch-Consistent Optical Translation Across Sensors: Large-Scale Denoising Diffusion with Heterogeneous Change Detection as a Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11243v2
• Date: Mon, 15 Jul 2024 13:29:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:56:00.049358
• Title: Patch-Consistent Optical Translation Across Sensors: Large-Scale Denoising Diffusion with Heterogeneous Change Detection as a Use Case
• Title（参考訳）: Patch-Consistent Optical Translation Across Sensors:Heterogeneous Change Detection を用いた大規模 denoising Diffusion の1例
• Authors: João Gabriel Vinholi, Marco Chini, Anis Amziane, Renato Machado, Danilo Silva, Patrick Matgen,
• Abstract要約: リモートセンシングでは、異なるセンサーが捉えた画像を比較することが一般的な障害である。 DDIMを用いた広帯域光画像変換手法を提案する。 我々のアプローチは、大規模な低空間分解能画像を、異なる光学センサから高解像度に高分解能に分解するのに適したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4085512042262374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of remote sensing, the challenge of comparing images captured by disparate sensors is a common obstacle. This requires image translation -- converting imagery from one sensor domain to another while preserving the original content. Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) are potential state-of-the-art solutions for such domain translation due to their proven superiority in multiple image-to-image translation tasks in classic computer vision. However, these models struggle with large-scale multi-patch imagery, often focusing solely on small patches and resulting in inconsistencies across the full image. To overcome these limitations, we propose a novel method that leverages DDIM for effective optical image translation over large areas. Our approach is tailored to super-resolve large-scale low spatial resolution images into high-resolution equivalents from disparate optical sensors, ensuring uniformity across hundreds of patches. Extensive experiments with a dataset of paired Sentinel-II and Planet Dove images show that our approach provides precise domain adaptation and artifact reduction. Our technique preserves the image content while also improving radiometric (color) accuracy and feature representations. The outcome is a high-resolution large-scale image with consistent patches, vital for applications such as heterogeneous change detection (HCD). We present a unique training and testing algorithm rooted in DDIMs, a thorough image quality assessment, and a comparative study against the standard classifier-free guided DDIM framework and five other leading methods. The efficacy of our approach is further demonstrated by substantial enhancements in HCD tasks performed in the urban settings of Beirut, Lebanon, and Austin, USA.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシングの分野では、異なるセンサーが捉えた画像を比較することが一般的な障害である。 これは、元のコンテンツを保持しながら、あるセンサードメインから別のセンサードメインへのイメージ変換を必要とする。 Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) は、古典的コンピュータビジョンにおける複数の画像から画像への変換タスクにおいて、そのようなドメイン翻訳が優れていることが証明されたため、最先端のソリューションの可能性を秘めている。 しかし、これらのモデルは大規模なマルチパッチ画像に苦しむため、小さなパッチにのみ焦点をあてることが多く、結果として全画像に矛盾が生じる。 これらの制約を克服するために,DDIMを利用した広帯域光画像翻訳手法を提案する。 我々のアプローチは、大規模な低空間分解能画像を、異なる光学センサーから高解像度に分解し、数百のパッチの均一性を確保するために調整されている。 Sentinel-IIとPlanet Doveを組み合わせたデータセットによる大規模な実験により、我々のアプローチが正確なドメイン適応とアーティファクトの削減をもたらすことが示された。 本手法は, 画像内容の保存とともに, ラジオメトリック(カラー)の精度と特徴表現を改善した。 この結果は、一貫したパッチを持つ高解像度の大規模画像であり、異種変化検出(HCD)のようなアプリケーションに不可欠である。 本稿では,DDIMに根ざした独自のトレーニング・テストアルゴリズム,徹底的な画像品質評価,標準分類器フリーのDDIMフレームワークと,他の5つの先行手法との比較検討を行う。 本手法の有効性は, ベイルート, レバノン, オースチンの都市環境におけるHCDタスクの大幅な向上によってさらに実証された。

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